अर्ध-पर्यवेक्षित K-निकटतम पड़ोसी (Semi-supervised K-Nearest Neighbors)
अर्ध-पर्यवेक्षित KNN क्लासिक K-निकटतम पड़ोसी एल्गोरिथम का विस्तार करता है ताकि एक छोटे लेबल वाले सेट के साथ बड़े पैमाने पर बिना लेबल वाले डेटा का लाभ उठाया जा सके। सभी अवलोकनों पर एक KNN ग्राफ़ बनाकर और ग्राफ़ के किनारों के माध्यम से ज्ञात लेबल प्रसारित करके, यह विधि प्रत्येक नमूने के महंगे मैन्युअल एनोटेशन की आवश्यकता के बिना बिना लेबल वाले बिंदुओं के लिए लेबल का अनुमान लगाती है।
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स्रोत
- Zhu, X. & Ghahramani, Z. (2002). Learning from labeled and unlabeled data with label propagation. Technical Report CMU-CALD-02-107, Carnegie Mellon University. link ↗
- Chapelle, O., Scholkopf, B. & Zien, A. (Eds.) (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised K-Nearest Neighbors (Label Propagation via KNN Graph). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/semi-supervised-k-nearest-neighbors
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